多目标优化算法

多目标应用：基于多目标雾凇算法（MORIME）的移动机器人路径规划研究（提供MATLAB代码）移动机器人（Mobile robot，MR）的路径规划是移动机器人研究的重要分支之，是对其进行控制的基础。根据环境信息的已知程度不同，路径规划分为基于环境信息已知的全局路径规划和基于环境信息未知或局部已知的局部路径规划。随着科技的快速发展以及机器人的大量应用，人们对机器人的要求也越来越高，尤其表现在对机器人的智能化方面的要求，而机器人自主路径规划是实现机器人智能化的重要步骤，路径规划是指规划机器人从起点位置出发，无碰撞、安全到达指定目标位置的最优路径。目前，常用的移动机器人全局路径规划方法很多，如栅格法

多目标应用：基于双存档模型的多模态多目标进化算法（MMOHEA）的移动机器人路径规划研究（提供MATLAB代码）移动机器人（Mobile robot，MR）的路径规划是移动机器人研究的重要分支之，是对其进行控制的基础。根据环境信息的已知程度不同，路径规划分为基于环境信息已知的全局路径规划和基于环境信息未知或局部已知的局部路径规划。随着科技的快速发展以及机器人的大量应用，人们对机器人的要求也越来越高，尤其表现在对机器人的智能化方面的要求，而机器人自主路径规划是实现机器人智能化的重要步骤，路径规划是指规划机器人从起点位置出发，无碰撞、安全到达指定目标位置的最优路径。目前，常用的移动机器人全局路径规划方法很多，如栅格法

（一）基于自组织结构的多目标粒子群优化算法（SMOPSO）的无人机三维路径规划（MATLAB代码）无人机三维路径规划是无人机在执行任务过程中的非常关键的环节，无人机三维路径规划的主要目的是在满足任务需求和自主飞行约束的基础上，计算出发点和目标点之间的最佳航路。

基于多目标蜻蜓优化算法（MODA）求解无人机三维路径规划（MATLAB代码）无人机三维路径规划是无人机在执行任务过程中的非常关键的环节，无人机三维路径规划的主要目的是在满足任务需求和自主飞行约束的基础上，计算出发点和目标点之间的最佳航路。

基于双存档模型的多模态多目标进化算法（MMOHEA）求解无人机三维路径规划（MATLAB代码）无人机三维路径规划是无人机在执行任务过程中的非常关键的环节，无人机三维路径规划的主要目的是在满足任务需求和自主飞行约束的基础上，计算出发点和目标点之间的最佳航路。

优化算法MATLAB与Python

遗传算法GA求解机器人栅格地图最短路径规划，可以自定义地图及起始点（提供MATLAB代码）遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，常用于求解复杂问题。在机器人栅格地图最短路径规划中，遗传算法可以用来寻找最优路径。

基于冠豪猪优化算法(Crested Porcupine Optimizer，CPO)的无人机三维路径规划（MATLAB）无人机三维路径规划是指在三维空间中为无人机规划一条合理的飞行路径，使其能够安全、高效地完成任务。路径规划是无人机自主飞行的关键技术之一，它可以通过算法和模型来确定无人机的航迹，以避开障碍物、优化飞行时间和节省能量消耗。

基于鹦鹉优化算法（Parrot optimizer，PO）的无人机三维路径规划（提供MATLAB代码）无人机三维路径规划是指在三维空间中为无人机规划一条合理的飞行路径，使其能够安全、高效地完成任务。路径规划是无人机自主飞行的关键技术之一，它可以通过算法和模型来确定无人机的航迹，以避开障碍物、优化飞行时间和节省能量消耗。

基于遗传算法GA的机器人栅格地图最短路径规划，可以自定义地图及起始点（提供MATLAB代码）遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，常用于求解复杂问题。在机器人栅格地图最短路径规划中，遗传算法可以用来寻找最优路径。

基于电鳗觅食优化算法（Electric eel foraging optimization,EEFO）的无人机三维路径规划（提供MATLAB代码）无人机三维路径规划是指在三维空间中为无人机规划一条合理的飞行路径，使其能够安全、高效地完成任务。路径规划是无人机自主飞行的关键技术之一，它可以通过算法和模型来确定无人机的航迹，以避开障碍物、优化飞行时间和节省能量消耗。

基于鳑鲏鱼优化算法（Bitterling Fish Optimization，BFO）的无人机三维路径规划无人机三维路径规划是指在三维空间中为无人机规划一条合理的飞行路径，使其能够安全、高效地完成任务。路径规划是无人机自主飞行的关键技术之一，它可以通过算法和模型来确定无人机的航迹，以避开障碍物、优化飞行时间和节省能量消耗。

优化算法MATLAB与Python

2024最新多目标优化算法：多目标螳螂搜索算法MOMSA求解46个多目标测试函数+1个工程应用+4种评价指标（提供MATLAB代码）多目标螳螂搜索算法（Multi-objective Mantis Search Algorithm ，MOMSA）由Mohammed Jameel和Mohamed Abouhawwash于2024年提出，其灵感来自于螳螂独特的狩猎行为和性同类相食行为。所提出的 MOMSA 算法采用相同的底层 MSA 收敛机制，并结合精英非支配排序方法来估计帕累托最优解。此外，MOMSA采用拥挤距离机制来增强最优解对所有目标的覆盖范围。

优化算法MATLAB与Python

2023最新群智能优化算法：巨型犰狳优化算法（Giant Armadillo Optimization，GAO）求解23个基准函数（提供MATLAB代码）巨型犰狳优化算法（Giant Armadillo Optimization，GAO）由Omar Alsayyed等人于2023年提出，该算法模仿了巨型犰狳在野外的自然行为。GAO设计的基本灵感来自巨型犰狳向猎物位置移动和挖掘白蚁丘的狩猎策略。GAO理论在两个阶段进行表达和数学建模：（i）基于模拟巨型犰狳向白蚁丘的运动的探索，以及（ii）基于模拟巨型犰狳的挖掘技能以捕食和撕裂白蚁丘的开发。

群智能优化算法：巨型犰狳优化算法（GAO）求解23个基准函数（提供MATLAB代码）巨型犰狳优化算法（Giant Armadillo Optimization，GAO）由Omar Alsayyed等人于2023年提出，该算法模仿了巨型犰狳在野外的自然行为。GAO设计的基本灵感来自巨型犰狳向猎物位置移动和挖掘白蚁丘的狩猎策略。GAO理论在两个阶段进行表达和数学建模：（i）基于模拟巨型犰狳向白蚁丘的运动的探索，以及（ii）基于模拟巨型犰狳的挖掘技能以捕食和撕裂白蚁丘的开发。

2024最新算法：河马优化算法（HO）求解23个基准函数河马优化算法（Hippopotamus optimization algorithm，HO）由Amiri等人于2024年提出，该算法模拟了河马在河流或池塘中的位置更新、针对捕食者的防御策略以及规避方法。河马优化算法的灵感来自河马生活中观察到的三种突出行为模式。河马群由几只雌性河马、河马幼崽、多只成年雄性河马和一只占主导地位的雄性河马（牛群的领导者）组成.由于它们与生俱来的好奇心，幼崽和小河马经常表现出远离群体的倾向。因此，它们可能会变得孤立并成为捕食者的目标。

优化算法MATLAB与Python

2024最新算法：鳑鲏鱼优化算法（Bitterling Fish Optimization，BFO）求解23个基准函数（提供MATLAB代码）鳑鲏鱼优化算法（Bitterling Fish Optimization，BFO）由Lida Zareian 等人于2024年提出。鳑鲏鱼在交配中，雄性和雌性物种相互接近，然后将精子和卵子释放到水中，但这种方法有一个很大的缺点。幼鱼暴露在各种外部危害中，很容易成为其他动物的猎物。换句话说，这些卵中只有少数会变成鱼——不幸的是，大多数鱼都是被其他水生动物猎杀的。苦鱼有不同的繁殖机制。这种鱼从牡蛎开始。寻找合适的产卵壳的任务是雄性物种的责任。他们需要找到更大的牡蛎，并有更多的空间来容纳它们的卵。当这些鱼找到一

2024最新算法：电鳗觅食优化算法（Electric eel foraging optimization,EEFO）求解23个基准函数（提供MATLAB代码）电鳗觅食优化算法（Electric eel foraging optimization,EEFO）由Weiguo Zhao等人提出的一种元启发算法，EEFO从自然界中电鳗表现出的智能群体觅食行为中汲取灵感。该算法对四种关键的觅食行为进行数学建模：相互作用、休息、狩猎和迁徙，以在优化过程中提供探索和利用。此外，还开发了一个能量因子来管理从全球搜索到本地搜索的过渡以及搜索空间中探索和开发之间的平衡。

2024最新算法：鹦鹉优化算法（Parrot optimizer，PO）求解23个基准函数（提供MATLAB代码）鹦鹉优化算法（Parrot optimizer，PO）由Junbo Lian等人于2024年提出的一种高效的元启发式算法，该算法从驯养的鹦鹉中观察到的觅食、停留、交流和对陌生人行为的恐惧中汲取灵感。这些行为被封装在四个不同的公式中，以促进寻找最佳解决方案。与遵循单独探索和开发阶段的传统元启发式算法相比，PO 群体中的每个个体在每次迭代期间都会随机表现出这四种行为中的一种。这种方法更恰当地表示了在驯化鹦鹉中观察到的行为随机性，并显着增强了种群多样性。通过偏离传统的勘探-开采两阶段结构，PO有效地降低了被困在

五种多目标优化算法（MOCS、MOFA、NSWOA、MOAHA、MOPSO）性能对比（提供MATLAB代码）多目标优化算法是用于解决具有多个目标函数的优化问题的一类算法。其求解流程通常包括以下几个步骤：1. 定义问题：首先需要明确问题的目标函数和约束条件。多目标优化问题通常涉及多个目标函数，这些目标函数可能存在冲突，需要在不同目标之间进行权衡。

五种多目标优化算法（NSWOA、MOJS、MOAHA、MOPSO、NSGA2）性能对比（提供MATLAB代码）为了测试5种算法的性能将其求解9个多目标测试函数（zdt1、zdt2 、zdt3、 zdt4、 zdt6 、Schaffer、 Kursawe 、Viennet2、 Viennet3），其中Viennet2 与Viennet3的目标为3，其余测试函数的目标为2，并采用6种评价指标（IGD、GD、HV、Coverage、Spread、Spacing）进行评价对比